向小而美說再見
向小而美說再見
2003.09.15 |

再見!「小而美」。在台灣的金融界中,將不再有你們的位置。當中信金控和萬通銀行的結婚進行曲悠然響起時,台灣金融界也為「小而美」的經營型態奏起了驪歌。
台灣金融業的整合,長期處在「只聞樓梯響,不見人下來」的階段,直到過去一年才有突破性的進展,中信金、富邦、台新、國泰等金控積極把對手納入旗下,台灣的金融業,一掃十年的停滯,出現較大變動。改變尤其著重在最關鍵的通路即銀行上面,十年來台灣的銀行,不是市占率高、病懨懨的公營銀行,就是銳意革新、卻沒有規模的民營銀行,以「小而美」的說法顧影自憐。

**台灣金融購併正起步

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或許是信用卡一役,給了民營銀行勇氣。大約五年前,許多公營行庫在顧問公司推薦下,紛紛進入信用卡市場,但是一場廝殺下來,卻被民營銀行殺得片甲不留。於是當金控法通過,提供絕佳購併機會,躊躇滿志的民營金控,紛紛以購併來壯大自己。台灣的金融市場,開始見到公營老字號棄兵卸甲,以中信為首的金控,不再以「小而美」自滿,靠著購併後來居上,是未來台灣金融業的狠角色。搶不到新娘的金融業者逐漸失去了聲音。
在這群搶親失敗的銀行中,包括以模範生馳名的建華銀行和玉山銀行。他們能夠自外於潮流,繼續以「小而美」的姿態,占有一席之地嗎?隨著規模經濟在銀行的各種業務都越來越重要,答案恐怕是否定的。以信用卡為例,銀行要損益兩平,除非只做餘額代償,否則至少要有50萬張有效卡,要做到一年賺個十多億,沒有兩百萬張卡絕非易事。
對於目前仍然標榜「小而美」的銀行而言,雖然還是可以堅持「小而美」的原則,也不可能馬上發生危機,但是隨著獲利漸漸乏善可陳,在市場上的聲音也將越來越微弱。

**日、韓金融購併漸入佳境

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其實,國際市場上不乏「小而美」的金融機構,例如雷曼兄弟(Lehman Brother)就是很好的典範,在債券市場一枝獨秀,其他領域也偶有佳作,是非常成功的利基市場玩家。然而這類的「小而美」,必須潛伏在極大的市場中。例如前述的雷曼兄弟,是以全球市場來經營利基,因此所謂「小而美」的雷曼兄弟,市值比台灣所有金控還大。然而台灣的金控,都只在台灣這個窄小的市場上競爭,難以侈言小而美,說穿了,台灣的大型金融機構,不過是國際市場的小而美。
因此,台灣金融業不得不逐漸揚棄小而美,轉而不斷試圖提高市場占有率。其實,這個發展方向是全球金融機構都蹣跚走過的,同類型金融機構合併,將提供成本綜效,不同類型的金融機構合併,則有跨售的收入綜效,組織金控,還將帶來資本綜效,再加上金融法案紛紛過關,台灣的金融業,將在整併後逐漸步上軌道。
日本和韓國已經先做了示範。日本的大型金控在整併後獲利漸入佳境,同時,也反映在股價表現上,大象級的瑞穗金控,最近股價上漲逾150%,其餘的金控漲幅也在百分之百以上。韓國的金融業經過一番整併,不但贏得外資肯定,最大的國民銀行漲幅也超過50%,其餘銀行漲幅更是可觀。近來購併案頻傳的台灣銀行業,正在面臨一場巨變,不只要美,也要大。如果整合能夠順利,將會漸漸出現可以躍上國際舞台的金融機構。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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